Anthropic 周二发布了一份内容广泛的更新，详细介绍了其对药物开发的推动，最引人注目的数字是 35,000。该公司表示，在与针对食物过敏的 Divergence Labs 合作时，Claude 将研究目标转化为详细的设计计划，然后在大约一个月内基本上自主地生成了大约 35,000 个抗体设计，供实验室缩小范围并进行测试。
Anthropic 的研究博客上发布的最新消息描述了与 BigHat Biosciences、Bristol Myers Squibb、Divergence Labs、Enveda、Generate Biomedicines 和 The Column Group 等六家新药开发组织的深度合作关系，以及该公司首次内部药物发现工作，包括一项小型收购。 更多相关背景，请参阅我们的AI最新动态。
食物过敏计划中的热门内容
Divergence Labs 正在寻求一种不同的方法来治疗食物过敏。过敏反应是由一种叫做 IgE 的分子引起的，其中一些附着在免疫细胞上，另一些则自由漂浮在血液中。标准药物可中和循环 IgE； Divergence Labs 希望开发出能够将 IgE 与免疫细胞完全分离的药物，这可能会更有效，但需要精确的两部分设计：分子的一个臂必须与 IgE 紧密结合，而另一个臂则将其从免疫细胞上撬开。
据 Anthropic 报道，Claude 将这一目标转化为设计计划，并在大约一个月内生产出了大约 35,000 种候选抗体。在早期的实验室测试中，该项目发现了对双臂的打击：三种设计可以与 IgE 结合，20 种设计可以将其驱逐。这 20 种药物中的 3 种似乎比标准药物更有效地去除 IgE，Divergence Labs 的下一步是开发一种结合这两种药物的药物。
整个药物管道的六个合作伙伴
这些伙伴关系映射到药物开发的不同阶段。 Generate Biomedicines 的工作重点是重新设计 CAR T 细胞疗法（历史上曾成功对抗血癌），使其能够治疗实体瘤，部分方法是缩短疗法的基因指令的一个片段，为新指令腾出空间。 BigHat Biosciences 将机器学习与自动化实验室结合起来，与 Claude 合作，提高了两种抗体片段先导化合物的结合、稳定性和可制造性。
不那么迷人的舞台也很重要。在 Enveda，制造化学家将 75% 的时间花在文书工作上；该公司建立了一个系统，将其所有制造文件连接到 Claude，该系统标记了临床试验和监管提交所需的批次记录中的潜在问题。在 The Column Group，此次合作探讨了缩短发现时间和成本是否可以让投资者更愿意为雄心勃勃的早期想法提供资金。最近的合作伙伴百时美施贵宝 (Bristol Myers Squibb) 正在使用 Claude 来评估临床试验计划并估计其成功的可能性，并计划于 2027 年进行扩展。
该计划由 Anthropic 的生命科学团队领导，其既定战略是将人工智能嵌入到每个阶段，而不是追逐任何单一瓶颈。该公司在帖子中写道：“没有单一的问题需要解决；瓶颈分布在整个药物开发过程中。”他认为，“识别和解决这些瓶颈的最佳方法是深入参与真正的药物项目，跨越许多不同的疾病领域和开发阶段。”该团队表示，根据合作伙伴揭示的克劳德在实验室环境中的优势和局限性，他们已经优先考虑了具体的模型改进。
Anthropic 收购了一家单人制药公司
最不寻常的披露是 Anthropic 收购了 Mithril Medicine，这是一家由 Cody Tranbarger 创立的个人公司，该公司正在开发两种罕见形式的肌肉营养不良症的治疗方法。 Tranbarger 使用 Claude 来组织 11 个外部实验室的合同、物流和实验，将公司的许多运营方面委托给该模型。
据 Anthropic 报道，结果是：Mithril 在不到 18 个月的时间里将一种可能治疗一种肌肉萎缩症的方法从一个想法转变为在小鼠身上取得了有希望的结果。 Tranbarger 已加入 Anthropic，如果候选药物继续保持稳定，该公司预计候选药物最早将于 2028 年末准备好开始人体临床试验。
仍处于早期阶段，仍处于临床前阶段
Anthropic 明确表示，这项工作仍处于早期阶段，并且大部分处于临床前阶段——在很大程度上，这些药物项目尚未在人体中进行测试。该公司表示，合作伙伴关系已经推动了其模型的具体改进，并计划随着项目的成熟将克劳德的角色扩展到临床试验。
此次更新发布之际，人工智能实验室竞相证明他们的模型可以做真正的科学工作，而不仅仅是回答问题。 Anthropic 推出了 Claude Science，这是一个供研究人员使用的人工智能工作台，同时还推出了生命科学学分和生命科学验证计划，让经过审查的组织能够访问其最强大的模型，并提供更宽松的生物学保障。
如果早期结果成立，那么其重要性不在于任何单一候选药物，而在于工作流程的形状：一家小型生物技术公司在一个月内生成数以万计的候选设计，并由人工智能系统处理大部分科学和操作负载，从而压缩了传统上需要数年运行的时间表。这些设计是否能经受住实验室现实的考验，最终的临床试验将是真正的考验——但就目前而言，Anthropic 已经给出了具体的、可测试的数据来证明人工智能可以加速药物开发的最早、最具推测性的阶段。
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